İçerik

• Neden makine öğreniyor?
• Makine öğrenmesi nedir?
• Bir makine öğrenim mühendisi ne yapar?
• Makine öğrenim mühendisi nasıl olunur?
• Kurslar ve sertifikalar

Düşünmeyi bıraktığında, gelecek biraz korkutucu olabilir.AI, otomasyon, 3D baskı, sanal gerçeklik, IoT ve şimdiye kadar bilim kurgu gibi görünen diğer kavramlarla doludur. Ancak bu fikirleri anlarsanız, fırsatlarla dolu bir yer de olabilir. Örneğin, AI ve büyük verilerin temellerini anlayarak, bir makine öğrenimi mühendisi olarak bir kariyere sahip olabilirsiniz. Bu sadece size çok sağlıklı bir makine öğrenim mühendisi maaşına sahip olmakla kalmadı, aynı zamanda bu geleceği şekillendirmenize yardımcı olabilir.

Bu yayında, bir makine öğrenim mühendisinin ne yaptığı, neden harika bir iş rolü olduğu ve nasıl başlayabileceğinize bir göz atacağız.

Neden makine öğreniyor?

Makine öğrenmesi (ML), şirketlerin daha önce hiç mümkün olmayan uygulamalar için devasa veri setlerini kullanmalarını sağlar. ML algoritmaları, müşterilerin alışkanlıklarını ve satın alma davranışlarını öğrenebilir, inanılmaz derecede karmaşık bir matematik gerçekleştirebilir ve tamamen yeni ürünler sağlayabilir.

Neredeyse her endüstri olacak çokça AI ve makine öğrenmesinden yakın gelecekte ve muhtemelen beklemeyeceğiniz şekillerde etkilenmiştir. Örneğin makine öğrenmenin gerçek zamanlı ışın izlemeyi mümkün kıldığı ve fotogerçekçi aydınlatmayla sonuçlandığı video oyunlarını oynayın. Her endüstri, veri ve mantık evliliğiyle tamamen değişime uğramıştır.

Ayrıca şunu da oku: İşin güvenli mi? AI'nın gelecek 10-20 yılda tahrip edeceği işler

Bu nedenle veri bilimcisinin “21'in en seksi işi” olduğu söyleniyor.^st yüzyılda ”Harvard Business Review tarafından.

Makine öğrenimi mühendisliği maaşı nasıldır? Prospects.ac.uk’a göre, İngiltere’deki ortalama makine öğrenimi mühendisi maaşı 52.000 £ 'dır; Google veya Facebook gibi bir şirket için çalışıyorsanız 170.000 £' a kadar çıkabilir. Bu, sırasıyla 62,568 dolar veya 204,551,65 dolar civarındadır.

Bir makine öğrenim maaşı 204.551 $ 'a kadar yükselebilir

Makine öğrenmesi nedir?

İlk olarak, makine öğrenmenin ne olduğunu ve ne olmadığını kesin olarak anlamak önemlidir.

Makine öğrenmesi AI ile yakından ilgilidir, ancak bunlar yine de belirgin kavramlardır. Yapay zeka, akıllı davranış sergilemek üzere tasarlanmış herhangi bir program veya makineyi tanımlayabilse de, makine öğrenmesi özellikle verilerdeki kalıpları aramak için algoritmalar kullanmak anlamına gelir. Bu, bazı AI tiplerini eğitmek için potansiyel olarak kullanılabilir.

Bilgisayar oyunlarındaki düşmanları kontrol eden AI, genellikle makine öğrenmesini kullanmaz. Aksine, eylemlerinizi önceden belirlenmiş stratejilerle yanıtlamak için karar vermede bir tür akış şeması kullanır. Buna Yapay Dar Zeka (ANI) diyoruz, çünkü sadece bir şeyi yapabilir.

Ayrıca şunu da oku:ML Ki: google’ın machine learning sdk'sini kullanarak resimlerden metin çıkarma

Bu, farklı türdeki görevlerin üstesinden gelebilecek ve hatta belki de Turing testini geçebilecek bir AI olan Yapay Genel İstihbarat'ın (AGI) aksinedir.

Öte yandan bilgisayarla görme - bir programın bir sahnedeki nesneleri tanımlama yeteneği - makine öğrenmesi ile gerçekleştirilir. Yüz binlerce resme bakarak, bir AI'yı araba veya bitki gibi nesneleri tanımak için “öğretebilirsiniz”. Telefonunuzun kamerasında sahne algılaması varsa, makine öğrenmeyi kullanır. Aynı şekilde, ML sanal asistanlara ses tanıma öğretmek için de kullanılır.

Makine öğrenmesi, x-ışınlarından kaynaklanan sağlık sorunlarını belirlemek ve tanı koymalarında doktorlara yardımcı olmak veya havayı daha doğru tahmin etmek için kullanılabilir. Henüz vurulacak çok daha fazla potansiyel var.

Bir makine öğrenim mühendisi ne yapar?

Bir makine öğrenim mühendisinin işi, AI'ları ve yazılımı kullanarak verileri öğretmektir.

Bir makine öğrenim mühendisinin işi, AI'ları ve yazılımı kullanarak verileri öğretmektir. Olabilir:

• Büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarmak için programlar yazın ve algoritmalar geliştirin
• Deneyleri çalıştır ve farklı yaklaşımları test et
• Performansı, hızı ve ölçeklenebilirliği geliştirmek için programları optimize edin
• Temiz veri kümeleri sağlamak için veri mühendisliğini kullanın
• Makine öğrenmesi için faydalı uygulamalar öner

Bir makine öğrenim mühendisi, bu nedenle, ses tanıma, bilgisayar görüşü veya daha uzman bir şey olsun, zaten ürün üreten bir şirket için çalışabilir. Alternatif olarak, teknolojiden faydalanabilecek işletmelere makine öğrenme çözümleri sunan bir ajans için çalışabilirler. Belki de Google gibi bir teknoloji şirketinin yeni uygulamalar oluşturması için Ar-Ge bölümünde çalışabilirler.

Ayrıca şunu da oku:ML Kit Resim Etiketleme: Makine öğrenmesiyle bir resmin içeriğini belirleyin

Makine öğrenim mühendisinin rolleri ile veri bilimcisi arasında bir miktar örtüşme var. Aynı şekilde, veri madenciliği, tahmine dayalı analitik, matematik vb. Yetenekler de çağırmanız gerekebilir. Ancak, ML mühendisinin rolü bu bilgiyi çok özel bir şekilde uygulayarak daha belirgindir.

Ve tabii ki, makine öğrenimi mühendisinin maaşı bunu yansıtmak için daha büyük olma eğilimindedir.

Bir makine öğrenimi mühendisi olarak anlamanız gereken şeyler hakkında bir fikir edinmek için, bu yazıyı ML'de kullanılan ilk 10 algoritmaya tavsiye ediyorum. Bu senin için büyüleyiciyse, muhtemelen ML'den hoşlanacaksın. Aksi takdirde, başka bir rol için daha uygun olabilirsiniz.

Makine öğrenim mühendisi nasıl olunur?

Makine öğrenimi mühendisi olmakla ilgileniyor musunuz? Ne yapabileceğini düşünüyorsun? İşte başlamak ve mükemmel bir makine öğrenimi mühendisi maaşı almak için bilmeniz gerekenler.

Ayrıca şunu da oku: Çevrimiçi bir yazılım geliştiricisi olarak nasıl çalışılır: Bilmeniz gereken her şey

Yeterlilikler ve sertifikalar açısından, bir ML mühendisi olmanın hiçbir yolu yoktur. En iyi makine öğrenim maaşlarını ödeyen işlerin çoğu lisans derecesi istiyor. Bu genellikle, geniş bir bilgisayar, teknoloji ve programlama anlayışı sağlayacak bir bilgisayar bilimi derecesi olacaktır. Matematikte bir derece de harika bir başlangıç ​​noktası olabilir.

İdeal olarak, bunun üzerine yazılım mühendisliği ve veri biliminde bir geçmişe sahip olacaksınız. Bu alandaki en faydalı programlama dilleri Python, C ve C ++.

Oradan, makine öğrenmede daha fazla uzmanlık rolüne geçebilir veya özgeçmişinizi aşağıdaki makine öğrenim kurslarına göre ayarlayabilirsiniz. TensorFlow ve Keras gibi ML API'leri ile deneyim de son derece yararlı olacaktır.

Ayrıca şunu da oku: LinkedIn nasıl kullanılır ve hayalinizdeki işi indirin!

Makine öğrenmesiyle ilişkili devasa veri setlerini işlemek için gereken büyük miktarda işlem gücü ve depolama nedeniyle, büyük ölçüde bulut tabanlı sistemlerle çalışacaksınız. Bu amaçla, dağıtılmış hesaplamaya aşinalık göstermek de önemlidir.

Makine öğrenimi mühendisliği en son teknoloji bir kariyer olduğundan, izlenecek tek bir yol yoktur. Yeterince güçlü bir özgeçmiş oluşturabiliyorsanız, kendi kendini eğiten bir programcı olarak uzun bir yol bulabileceğinizi bile bulabilirsiniz.

Kurslar ve sertifikalar

Makine öğrenim mühendisi olarak öne geçmek için kullanabileceğiniz bazı kurslar ve sertifikalar:

Lisans Bilgisayar Bilimi - Bu, zaman ayırmak isteyenler için mükemmel bir temel sağlayacak olan Londra Üniversitesi'nden bir tam çevrimiçi lisans derecesi kursu. 3-6 yıl eğitim alacaksınız ve haftada 14-28 saat ayırmanız istenecek.

Veri Bilimi: Makine Öğrenimi - Programlama ve / veya matematiğe zaten bir geçmişiniz varsa, özel makine öğrenimi bilgisini eklemek için ihtiyacınız olan her şey olabilir. Bu Harvard Üniversitesi'nden 8 haftalık ücretsiz bir kurstur. Küçük bir ücret karşılığında doğrulanmış bir sertifika ekleyebilirsiniz ve ayrıca devam etmek istemeniz durumunda Data Science Profesyonel Sertifikasına da sayılacaktır. Bu dersin tamamını burada bulabilirsiniz.

Veri Biliminin Temelleri: Python ile Hesaplamalı Düşünme - Bir başka ücretsiz kurs, bu kez California Berkeley Üniversitesi'nden. Her hafta yaklaşık 4-6 saat bir taahhüt gerektiren, 5 hafta sürüyor. Doğrulanmış bir sertifika eklemek için biraz fazladan ödeme yapabilirsiniz veya Veri Biliminin Temelleri bölümünde tam bir profesyonel sertifikaya güvenebilirsiniz.

Makine Öğrenimi Uzmanlığı - Washington Üniversitesi'nden gelen bu makine öğrenimi uzmanlığı dört ayrı kurstan oluşur ve kayıt olmak ücretsizdir. LinkedIn veya CV'nize ekleyebileceğiniz bir kurs sertifikası alacaksınız.

C # 'da Programlama - Microsoft'tan yapılan bu sınav, bir MCSA'ya verilen kredi olarak sayılır, ancak CV'nizi ilgili kodlama becerilerinin kanıtları ile birlikte toplamanıza da yardımcı olur!

Ayrıca şunu da oku: Microsoft Sertifikalandırma: Teknoloji uzmanları için bir rehber

Python Programlama Masterclass'ı öğrenin - Udemy'den gelen bu kurs profesyonel bir sertifika vermez, ancak bu isteğe bağlı programlama diline uygun fiyatlı ve faydalı bir giriş niteliğindedir.

Yani orada var! Makine öğrenim mühendisi olmak için bilmeniz gereken şey budur. Bu ilgilenmek istediğiniz bir kariyer mi? Siz zaten bir ML mühendisi misiniz? İpuçlarınızı ve deneyiminizi aşağıdaki yorumlarda paylaşın!